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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
传统媒体的运作像一条单行道。创作通过既定渠道流向消费者。即使在分发被颠覆时 - 首先是社交媒体，然后是流媒体 - 基本模式仍然保持：有人创作，他人消费。角色清晰，界限分明。但我们现在见证着不同的事物。想象观看某个随着你观看而自我生成的内容 - 真正动态的内容，能响应你、理解你、为你创作。通用模拟和世界构建。当内容能实时塑造自己时，创作和分发之间的界限就消失了。这是全新媒体景观的基础。这关乎从根本上重新想象媒体可以成为什么：交互式的、生成式的、个性化的 - 同时又是共享的和普遍的。
这也是为什么纯AI公司正在过时。有趣的问题不再是关于技术 - 而是关于我们用它建造什么。下一波创新不会来自专注于建造更好模型的公司。模型是商品。技术基础现在已经完善并为所有人所知。没有秘密可言。变革的浪潮将来自那些懂得如何使用这些工具来创造新形式媒体、新型体验、新的讲故事方式的人。基础设施已经铺设。基础已经建立。现在来到激动人心的部分:用它创造有意义的东西。
AI公司的终结标志着更有趣事物的开始：真正新媒体的诞生。不仅仅是新平台或格式，而是全新的创作和体验内容的方式。我们不是在打造一家AI公司。这是一个更令人兴奋的使命。就像一直以来那样，回到我们的初心。
这也是为什么纯AI公司正在过时。有趣的问题不再是关于技术 - 而是关于我们用它建造什么。下一波创新不会来自专注于建造更好模型的公司。模型是商品。技术基础现在已经完善并为所有人所知。没有秘密可言。变革的浪潮将来自那些懂得如何使用这些工具来创造新形式媒体、新型体验、新的讲故事方式的人。基础设施已经铺设。基础已经建立。现在来到激动人心的部分:用它创造有意义的东西。
AI公司的终结标志着更有趣事物的开始：真正新媒体的诞生。不仅仅是新平台或格式，而是全新的创作和体验内容的方式。我们不是在打造一家AI公司。这是一个更令人兴奋的使命。就像一直以来那样，回到我们的初心。
Hans 荐语：这篇来自Runway CEO Cristóbal Valenzuela的最新推文，充满了对AI、媒介和创造本质的深刻洞察，不愧是当代科技与创意交汇领域的领军人物之一。
如果你正在进行AI产品创造、媒介探索，或将AI应用于教育和研究等广泛领域，相信会在这段文字中找到大量共鸣和启发。Enjoy～
✨ 全文如下：
Runway不是一家AI公司。Runway是一家媒体和娱乐公司。实际上，我认为AI公司的时代已经结束了。
这并非因为AI失败了 - 恰恰相反。这是因为AI正在成为基础设施，就像电力或互联网一样基础。今天自称是AI公司就像自称是互联网公司一样。这毫无意义，因为它已经普遍存在。每个公司都使用互联网，每个公司都将使用AI。
对Runway来说，我们的重点是艺术、媒体和整个娱乐领域。我们近七年前创立Runway时的愿景至今基本保持不变：AI是讲故事的必要工具。为实现这一愿景，我们必须反向工作，打造最好的研究团队，以提供最好的模型，在此基础上开发最好的产品。
我经常将我们的工作比作一种新型相机。不是字面意义上的捕捉图像，而是就其历史影响而言。相机不仅创造了摄影 - 它还催生了整个产业、经济和艺术形式。电影、电视、抖音 - 都是那个最早能捕捉光和时间的革命性工具的产物。
我认为我们在Runway所做的工作是全新媒体景观的基础之一。就像相机改变了我们捕捉现实的方式一样，AI正在改变我们创造现实的方式。我们建立的模型和技术能力仅仅是开始 - 它们相当于最早的银版照片，虽然原始但充满可能性。许多人的错误在于将AI视为最终目标。事实并非如此。AI是机制，是支持更伟大事物的基础设施。真正的革命不在于技术本身，而在于它所能实现的：新的表达形式、新的讲故事方式、新的连接人类体验的方法。
复刻更简单了。
Meta 发布了他们的开源 NotebookLM 播客方案 NotebookLlama。
他们提供了一个教程一步一步教你构建 PDF 到 Podcast 工作流程。
具体包括四部分内容：
步骤 1：处理原始 PDF：使用 Llama-3.2-1B-Instruct 模型将 PDF 转换并存储为 .txt 文本文件。
步骤 2：编写播客脚本：使用 Llama-3.1-70B-Instruct 模型将文本改写成播客脚本
步骤 3：提升表现力：使用 Llama-3.1-8B-Instruct 模型增强脚本的表现力和感染力
步骤 4：语音合成：使用 parler-tts/parler-tts-mini-v1 和 bark/suno 生成自然对话风格的播客音频
教程地址：github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama
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Meta 发布了他们的开源 NotebookLM 播客方案 NotebookLlama。
他们提供了一个教程一步一步教你构建 PDF 到 Podcast 工作流程。
具体包括四部分内容：
步骤 1：处理原始 PDF：使用 Llama-3.2-1B-Instruct 模型将 PDF 转换并存储为 .txt 文本文件。
步骤 2：编写播客脚本：使用 Llama-3.1-70B-Instruct 模型将文本改写成播客脚本
步骤 3：提升表现力：使用 Llama-3.1-8B-Instruct 模型增强脚本的表现力和感染力
步骤 4：语音合成：使用 parler-tts/parler-tts-mini-v1 和 bark/suno 生成自然对话风格的播客音频
教程地址：github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama
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Instagram 的 AI 小浣熊 KOL
纯 AI 内容，仅三个月，70篇帖子，13万粉丝。
讲述的是一个小浣熊偷了人类手机，跑到世界各地自拍的故事。
它是小浣熊版的如果相机。
但是气氛非常到位。
不要抱怨 AI 能力不足，现在是拼故事拼创意的时候。
纯 AI 内容，仅三个月，70篇帖子，13万粉丝。
讲述的是一个小浣熊偷了人类手机，跑到世界各地自拍的故事。
它是小浣熊版的如果相机。
但是气氛非常到位。
不要抱怨 AI 能力不足，现在是拼故事拼创意的时候。
看到 Arc 浏览器进入维护不再活跃更新的新闻，有点感慨。Arc 刚出来时，挺喜欢的，也用过一段时间。但后来，我还是用回了 Chrome 浏览器。
Arc 最大的困局是：Chrome 已经足够好，一百分的话，Chrome 已经是 85 分产品。Arc 的创新，可能提升了 3-5 分，达到了 90 分体验。悲催的是，这增加的 5 分体验，很难让大量用户迁移。
AI 可能也有类似问题。比如 AI 写作这块，对大量用户来说，本就不怎么写作。为何要去写作？AI 不解决 WHY 的问题，只是在 HOW 上发力，总觉得是伪命题。
HOW 上的产品太多了，如果某个领域原本是 60 分体验，有了 AI 可以变成 80 分体验，这可能是机会。反之，如果原领域本就已有 80 分体验，AI 只是带来少量增量体验，那结局大概率和 Arc 会是一样的。赛道选择决定运气。
Arc 最大的困局是：Chrome 已经足够好，一百分的话，Chrome 已经是 85 分产品。Arc 的创新，可能提升了 3-5 分，达到了 90 分体验。悲催的是，这增加的 5 分体验，很难让大量用户迁移。
AI 可能也有类似问题。比如 AI 写作这块，对大量用户来说，本就不怎么写作。为何要去写作？AI 不解决 WHY 的问题，只是在 HOW 上发力，总觉得是伪命题。
HOW 上的产品太多了，如果某个领域原本是 60 分体验，有了 AI 可以变成 80 分体验，这可能是机会。反之，如果原领域本就已有 80 分体验，AI 只是带来少量增量体验，那结局大概率和 Arc 会是一样的。赛道选择决定运气。
「十字路口」播客的会员数今天就破两万了 🎆
仍保持着中文 AI 播客最快增速（骄傲一脸）
因为做播客认识了很多新朋友、涨了很多新见识。感受上，做播客和跑步、冥想一样，不但每一次行动都能带来快乐，而且和 @Ronghui 约定保持周更频率，这样不断的 build 和输出也倒过来 push 自己得不断地输入，这种收获感和积累感让人内心笃定和平静。
如果一定要回答一点最大的收获是什么？我想如果不是做播客，我恐怕和很多人一样会觉得 “日子太平、生活无聊、经济通缩、万圣节都不让过了，这个世界每天没啥新玩意儿”，但因为做播客 push 我们更多阅读、更多思考、更多交友，才发现“卧槽，这个世界上好多新鲜的事、积极的人、了不起的想法，AI 的发展仍然保持着一日千里的速度，未来充满希望” ——世间万物，希望至美。
仍保持着中文 AI 播客最快增速（骄傲一脸）
因为做播客认识了很多新朋友、涨了很多新见识。感受上，做播客和跑步、冥想一样，不但每一次行动都能带来快乐，而且和 @Ronghui 约定保持周更频率，这样不断的 build 和输出也倒过来 push 自己得不断地输入，这种收获感和积累感让人内心笃定和平静。
如果一定要回答一点最大的收获是什么？我想如果不是做播客，我恐怕和很多人一样会觉得 “日子太平、生活无聊、经济通缩、万圣节都不让过了，这个世界每天没啥新玩意儿”，但因为做播客 push 我们更多阅读、更多思考、更多交友，才发现“卧槽，这个世界上好多新鲜的事、积极的人、了不起的想法，AI 的发展仍然保持着一日千里的速度，未来充满希望” ——世间万物，希望至美。
